AI는 이미 여기에: 신과 같은 사건이 아닌 에이전트 중심 생산성으로의 전환

Winter 2025 Y Combinator 배치 중 상당 부분이 95% AI 생성 코드베이스를 보고하며, 스타트업 운영 방식에 중대한 변화가 있음을 시사합니다. 이들 회사는 단순히 코딩에 AI를 사용하는 것을 넘어, 운영의 모든 측면에 AI 에이전트를 배포하고 있습니다. 이러한 높은 수준의 AI 통합은 현재 코호트를 YC 역사상 가장 수익성 높은 코호트 중 하나로 만들며, AI가 스타트업 효율성과 확장성에 미치는 심오한 영향을 보여줍니다.

발표자는 17세기 철학자 바뤼흐 스피노자를 현재의 파괴적인 변화를 이해하기 위한 역사적 유사점으로 소개합니다. 스피노자의 급진적인 사상은 당시 전통적인 종교적 권위에 직접적으로 도전했습니다. 그의 철학적 추구는 역사상 가장 심각한 파문 중 하나로 이어졌으며, 진실 추구를 위해 기존 규범에 도전하는 것의 심오한 영향을 강조합니다. 제공된 역사적 맥락은 AI에 대한 현재 논의를 유사한 패러다임 전환으로 구성합니다.

"그의 이름은 바뤼흐 스피노자였습니다. 그리고 철학 선택 과목이 마음에 들지 않았다면, 알아야 할 주요 내용은 다음과 같습니다."

스피노자의 지적 추구에 대한 헌신은 매우 심오하여, 논란이 많은 그의 사상을 침묵시키기 위해 공동체에서 제안한 연간 1,000 길더의 제안을 거부했습니다. 그는 이 재정적 안락함을 단호히 거절하며, 안정보다 진실을 선호한다고 명시적으로 밝혔습니다. 이 일화는 스피노자의 지적 진실성에 대한 헌신을 강조하며, 발표자는 이를 현재 혁신에 필요한 추진력과 암묵적으로 연결합니다.

"그들은 그에게 연구를 중단하는 대가로 급여를 제안했습니다. 그는 거절했습니다. 10,000 길더로도 안 된다고 말했습니다. 그는 안락함이 아니라 진실을 원한다고 말했습니다."

스피노자는 생계를 유지하기 위해 렌즈를 연마하며 인간의 시야를 확장하는 광학 기구를 만들었습니다. 낮에는 이러한 도구를 만들면서 밤에는 혁명적인 작품을 비밀리에 저술했는데, 이는 너무나 위험해서 그의 생애 동안 출판할 수 없었습니다. 실용적인 도구를 만들면서 고립 속에서 심오하고 파괴적인 아이디어를 추구하는 이 이중성은 기존 패러다임에 도전하는 강력한 도구와 개념을 개발하는 현재의 혁신가들을 위한 은유로 작용합니다.

"그는 렌즈를 연마합니다. 낮에는 인간의 눈이 볼 수 있는 것보다 더 멀리 볼 수 있게 해주는 도구인 광학 기구를 만듭니다. 그리고 밤에는 그가 살아있는 동안에는 출판할 수 없을 정도로 위험한 책을 씁니다."

스피노자는 모든 생명체 내에 존재하는 지속하고, 계속 나아가고, 행동력을 증가시키려는 내재된 노력을 설명하기 위해 '코나투스(Conatus)'라는 용어를 만들었습니다. 발표자에 따르면 이 근본적인 추진력은 개인을 직함이나 이력서와 같은 외부적 검증을 넘어 추진하는 중요한 내적 원동력입니다. 이는 지속적인 행동과 성장을 촉진하는 핵심 동기이며, 현재 빠르게 진화하는 환경에서 혁신가와 창업자에게 필수적인 자질입니다.

"그는 그를 계속 움직이게 하는 원동력에 대한 이름을 가지고 있었습니다. 코나투스(Canadus)는 모든 생명체가 계속 나아가고 행동력을 증가시키려는 노력을 의미합니다."

사회는 대체로 인공 일반 지능(AGI)을 단일 데이터 센터에서 나타날 기념비적이고 '신과 같은' 사건으로 예상합니다. 그러나 발표자는 AGI가 이미 존재하며, 모든 것을 포괄하는 존재가 아니라 개별 맥락과 데이터 내에서 작동하는 확산된 에이전트로서 존재한다고 주장합니다. 이러한 에이전트는 터미널 창, 마크다운 파일 폴더 또는 사용자가 잠자는 동안 작업을 완료하는 백그라운드 작업과 같은 일상적인 인프라로 나타납니다. 이러한 재정의는 AGI가 단일하고 미래적인 도착이 아니라 통합된 지속적인 프로세스임을 시사합니다.

"모든 사람들은 하늘을 보고 있는데, 그들이 찾고 있는 것은 이미 방 안에 있습니다. 그것은 신처럼 보이지 않습니다. 그것은 인프라처럼 보입니다. 터미널 창, 마크다운 파일 폴더, 당신이 잠자는 동안 완료되는 작업처럼 보입니다."

발표자는 개인 생산성의 엄청난 도약을 수치화하며, 2013년 대비 400배 증가한 생산량을 기록하고 이를 AI 에이전트 워크플로우 덕분으로 돌립니다. 이러한 상당한 효율성 증가는 디자인, 제품 개발, 성장 등 다양한 역할에서 관찰됩니다. 이러한 생산성 급증은 가장 빠르게 성장하는 YC 기업들에 의해 입증되는데, 이들 기업은 95% AI 생성 코드로 제품을 구축하고 있다고 보고하며, AI가 개발 주기를 간소화하고 가속화하는 변혁적인 힘을 강조합니다.

"내 생산량을 계산해 보니, 2013년에 비해 약 400배에 달합니다." — 발표자

Y Combinator의 자금을 지원받는 가장 성공적인 창업자들은 AI를 단순한 자동 완성 도구가 아닌 진정한 인력으로 간주합니다. 이 구별은 운영에서 2배에서 100배 개선으로 나아가는 실질적인 효율성 향상을 달성하는 데 중요합니다. AI를 효과적으로 활용하는 핵심은 모델 가중치에만 집중하는 것이 아니라 에이전트에 관련 맥락을 제공하여 지식 있고 생산적인 파트너로 작동하도록 하는 데 있습니다.

"우리가 자금을 지원하는 가장 빠르게 성장하는 창업자들은 AI를 자동 완성으로 취급하지 않습니다. 그들은 AI를 인력으로 취급합니다." — 발표자

스피노자는 기쁨을 자신의 행동력이 증가하는 느낌으로 정의했고, 반대로 슬픔을 자신의 힘이 감소하는 느낌으로 정의했습니다. 이 철학을 AI에 적용하여, 발표자는 AI 에이전트가 오후 한나절에 일주일 분량의 작업을 완료할 때 느껴지는 감정은 단순히 편리함이 아니라 깊은 기쁨이라고 설명합니다. 이 감정적 반응은 자신의 행동 능력이 크게 증대된 것에서 비롯되며, AI 에이전트를 진정한 권한 부여의 원천으로 만듭니다.

"윤리학에서 그는 기쁨을 행동력이 증가하는 느낌으로 정의합니다. 이것이 에이전트가 오후 한나절에 당신의 일주일 분량의 일을 처음으로 할 때, 편리함이 아니라 기쁨으로 느껴지는 이유입니다." — 발표자

AI 에이전트는 단일 창업자가 이전에는 확장 불가능하다고 여겨졌던 작업을 수행할 수 있도록 함으로써 스타트업 성장의 물리적 특성을 근본적으로 변화시킵니다. 이는 폴 그레이엄의 '확장 불가능한 일을 하라'는 오래된 조언의 영향을 효과적으로 배가시켜 '확장 불가능한 일을 확장 가능한 규모로 하라'로 바꿉니다. 에이전트는 강력한 승수 역할을 하여 창업자가 스타트업 초기 단계에서 전통적인 인간의 한계를 훨씬 뛰어넘어 도달 범위와 역량을 확장할 수 있도록 합니다.

"에이전트는 이제 한 명의 창업자가 확장 불가능한 일을 확장 가능한 규모로 하는 방법입니다." — 발표자

인간은 일반적으로 작업 기억에 한 번에 약 7개의 항목만 저장할 수 있으며, 이 한계는 종종 7 플러스 마이너스 2로 인용됩니다. 역사적으로 도서관에서 기업에 이르기까지 모든 기관은 이 근본적인 생물학적 제약을 극복하기 위한 보철 역할을 해왔습니다. 이와는 대조적으로 AI 에이전트는 100만 개의 토큰을 관리할 수 있어 사실상 전체 도서관의 용량을 가지며 인간의 인지적 한계를 초월합니다. 이러한 방대한 메모리 용량은 AI 에이전트가 개별 인간 능력 이상의 복잡한 작업을 처리할 수 있도록 합니다.

"인간인 당신과 나는 한 번에 약 7가지 항목을 머리에 담고 있습니다. 7 플러스 마이너스 2... 하지만 AI 에이전트는 100만 개의 토큰을 담고 있습니다." — 발표자

'GBrain'의 개념은 방대한 라이브러리이자 지능형 사서 역할을 하는 포괄적인 개인 지식 시스템으로 소개됩니다. 발표자의 개인 'GBrain' 스택은 25년간의 이메일 및 회의록을 포함한 22만 개의 마크다운 페이지로 구성되어 있습니다. 이 광범위한 디지털 저장소는 평생 축적된 정보를 저장하고 지능적으로 검색할 수 있도록 하여 개인 지식 관리를 위한 강력한 도구가 됩니다.

"그것이 GBrain이 되려고 하는 것입니다. 라이브러리이자 사서입니다." — 발표자

비서와 동료의 결정적인 차이는 에이전트가 '살아있는 경험'을 활용하여 맥락을 깊이 이해하는 능력에 있습니다. 에이전트가 행동할 때, 사용자의 전체 기록과 과거 대화에 대한 완전한 지식을 바탕으로, 사용자가 아는 바에 대한 포괄적인 이해를 활용하여 그렇게 합니다. 이를 통해 에이전트는 매우 관련성 있고 정보에 입각한 솔루션을 제공하며, 단순히 지시를 따르는 비서가 아니라 지식 있는 동료로서 효과적으로 작동합니다.

"내 에이전트가 무엇이든 할 때, 내가 아는 모든 것을 알고 합니다. 그것이 비서와 동료의 차이입니다." — 발표자

에이전트 시스템의 아키텍처는 놀랍도록 간단하며, 주로 '스킬 파일'과 에이전트가 구동할 수 있는 브라우저 액세스로 구성됩니다. 이러한 스킬 파일은 본질적으로 에이전트의 행동과 디지털 세계와의 상호 작용을 안내하는 영어 지침입니다. 기본 원리는 '두꺼운 스킬, 얇은 하네스'로 요약되며, 복잡성은 복잡한 마법 코드보다는 상세하고 사람이 읽을 수 있는 지침에 있음을 강조하여 시스템을 접근 가능하고 관리하기 쉽게 만듭니다.

"대부분 스킬 파일과 에이전트가 구동할 수 있는 브라우저, 영어로 된 페이지, 그리고 세상에 대한 행동 방식입니다. 마크다운, 마법이 아닙니다." — 발표자

실제 적용에서 AI 에이전트는 1,500페이지 분량의 철학 서적을 하룻밤 만에 무대 준비된 이야기로 성공적으로 종합했으며, 발표자는 이를 편집할 수 있었습니다. 이 결과물에는 상세한 연대기, 식별된 불일치, 순위가 매겨진 일화가 포함되었습니다. 발표자는 이 기능을 '개요 스킬'이라고 부르며 매일 사용하고 있으며, 현재 강연의 구조도 이 에이전트 실행 프로세스에서 파생되었음을 언급하며 개인 지식 관리 및 콘텐츠 제작에 있어 강력한 유용성을 보여줍니다.

"1500페이지가 제가 편집할 수 있는 무대 준비된 이야기가 되었습니다. 저는 이것을 개요 스킬이라고 부르며 매일 사용합니다." — 발표자

창업자의 역할은 코딩에서 마크다운으로 구성된 인력을 관리하는 것으로 바뀌고 있으며, 여기서 '스킬 파일'은 단일 작업을 수행하는 직원 역할을 합니다. '리졸버'는 조직도로서 이러한 작업을 적절한 에이전트에 할당하여 그들의 노력을 효과적으로 조율합니다. 이 새로운 패러다임은 창업자가 자신과 AI 에이전트 팀으로 구성된 전체 조직을 운영할 수 있도록 하여 전통적인 인적 자원 오버헤드 없이 전례 없는 확장성과 운영 효율성을 가능하게 합니다.

"당신은 코딩을 하는 것이 아닙니다. 마크다운으로 구성된 인력을 관리하는 것입니다." — 발표자

적절하게 큐레이션되지 않은 AI 뇌는 효과적으로 '훌륭한 검색 기능을 갖춘 쓰레기장'이 되어 부지런한 관리의 중요성을 강조합니다. 잘못 구성된 스킬 파일은 비효율적인 프로세스를 영구적으로 인코딩하여 최적의 성능을 저해할 수 있습니다. 따라서 AI 시스템 내의 정보를 정리하고 구성하는 사서와 같은 접근 방식은 그 효과를 유지하고 깨끗하고 관련성 있는 데이터로 작동하도록 보장하며 디지털 혼란의 축적을 방지하는 데 필수적입니다.

"아무도 큐레이션하지 않는 뇌는 훌륭한 검색 기능을 갖춘 쓰레기장입니다." — 발표자

AI를 효과적으로 활용하는 핵심 원칙은 '일회성 작업'을 절대로 수행하지 않겠다는 약속입니다. 이는 어떤 작업이 한 번 이상 요청되면 이를 제대로 '스킬화'하는 데 실패했음을 의미합니다. 목표는 모든 작업을 재사용 가능한 스킬로 변환하여 지식과 프로세스가 미래 사용을 위해 영구적으로 캡처되고 자동화되도록 하는 것입니다. 이러한 지속적인 학습과 시스템화는 작업 흐름에서 '기억 상실'을 방지하는 데 필수적이며, 일관된 개선과 효율성을 가능하게 합니다. 작업을 재사용 가능한 스킬로 내장함으로써 개인과 조직은 자동화된 기능의 끊임없이 성장하는 저장소를 구축하고 운영을 최적화하며 반복적인 노력을 제거할 수 있습니다.

"일회성 작업을 절대로 하지 마십시오." — 발표자